人工智能与自然语言处理技术
随着人工智能技术的发展，我们生活中的许多应用都带上了“AI”的色彩，比如可以用计算机帮翻译外文文档。但有时候人工智也能会出一些小故障，变得不那么智能，尤其在语言处理方面。那么我们怎样才能让人工智能变成真正的“智能”呢？自然语言处理技术就是一个重要的方式。
自然语言处理技术（即natural language processing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。
科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。AI时代，我们希望计算机拥有视觉、听觉、语言和行动的能力，其中语言是人类区别于动物的最重要特征之一，语言是人类思维的载体，也是知识凝练和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的就是让机器理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。
但现在的人工智能常常和我们的人工评价有很大的出入，这也是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战：如何与人工评价保持一致？应对这个挑战需要解决很多问题。以智能阅卷为例：如何制定电脑适用的评测标准？人工智能如何应对语言的千变万化？如何设计阅卷综合性的评测指标？有科学家认为，大数据与富知识双轮驱动或许能成为解决问题的关键，即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动，可以突破现在智能语言处理技术上的瓶颈。
总而言之，自然语言技术的发展说明人工智能技术的核心还是在“人”。“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：和卓琳 [责任编辑:魏承瑶]试论人工智能技术在外语教学上的体现与应用
其次是大数据概念（bigdata）。由于人工智能技术的应用,外语教学中现有的计算机与其他硬软件设备很容易积累并储存庞大的数据,即大数据。如何应用好这些大数据?我们应该从应用的角度来区分由数字构成的一般“数据”和“大数据”。大数据有明显的本质特征,如容量（volume）大、种类（variety）多、速度（velocity）快、价值（value）高等。除此以外,大数据和一般数据的区别还在于：（1）一般数据只要用数据库或商业智能技术等传统数据解决方法即可应对,而大数据则不单纯指数字,含括的内容十分丰富,如外语文本、图像、音视频等多类文件格式,以及博客、微博、微信等各类互动信息;（2）一般数据都属于结构化数据,而大数据既是结构化也是半结构化数据,包含了图像等一切非结构化数据;（3）一般数据因其结构化而有规律可循,通过简单线性分析即可获得结果,大数据因其结构状态多样能够频繁交互实现大规模分析,还能够根据实时需要进行无限制的数据挖掘;（4）一般数据的分析成线性状态,较为简单、规律,易于操作,而大数据的分析遵循的规律是未知的,例如：综合多类信息实施综合模拟、证据分析、评估假设、应答结果,再经计算可能性与可信度达到所需的数据相关度。大数据的超大智慧能力使人们可以更加有效地获取关于更多事物的全景式认知。了解了这些区别特征,我们就能有计划有目的地利用好大数据,以此触发外语教学上的一些变化,如：大数据与环境之变（外语教学环境日益智能化,主要体现在教学硬件和软件的变化：学生和教师都有智能手机,APP教学支撑等）、局部与整体评估方式之变（因为大数据讲究的是全样本,外语的教与学所反映和积累的数据不是零碎的而是完整的评估数据,所以评估就显得完善、整体和全面）、资源海量增长与利用之变（大数据创造了海量的教学资源,可供学习者根据个人的特点选择使用和学习）以及人们的思维习惯之变（外语学习中的思维方式、目标语言的意念功能等作用的发挥）。同时,大数据还能帮助我们实现较为完善的学生学习行为分析（learningbehavioranalysis）,如：自动记录学生在线学习情况,收集学生学习的完整数据（全样本）,精确发现问题的关键所在（如学习动机、焦虑、效率等）,有目标地有效改进学习行为和教学行为（精确定位、方法有效、针对性强）,根据发现和定位（基于数据分析）及时改进并完善课程与教学。适合人工智能的编程语言有哪些
人工智能早在20世纪50年代就已经出现，尽管如此，直到最近10年，软件开发人员才能如愿以偿地将AI构建到应用程序中。编程语言是人工智能开发项目的支柱，有了它的帮助，软件开发人员才可以在不用通晓仅用于科学家相互交流的高度专业化语言的情况下而创建出新的AI解决方案。
那么，人工智能在全球各行业中的使用率如何？
AI在各行业的使用率资料来源：Statista
目录1) Python2) R语言3)Java4)LISP5)Prolog6)C++7)Haskell8）JavaScript9)Julia2021年常用编程语言极其占比表本文中，我们将介绍一些最适合AI的编程语言，以及这些语言所具备的优势。
1) PythonPython非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习能力。它的计算能力之快、可读性之强使其成为数据科学家的首选。借助Python，数据科学家可以分析大量复杂的数据集，同时不必担心计算速度。
Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch的使用范围更广，但由于PyTorch最近发布了一些独特功能，几年内它的受欢迎程度可能会与TensorFlow持平。
这些独特功能除了用于深度学习网络的GPU加速之外，还包括可变精度，最新版本的PyTorch还支持多设备。这也使得Python比C++或Java学起来更容易（因此受到初学者的青睐）。Python也是专业人士使用的最流行的语言之一。
由于开发人员不断地添加新库或升级现有库，因此Python在开发方面并不落后于其他语言。如果你了解C++或Java，但不太熟悉神经网络或深度学习方法，在这种情况下，你可以借助Numpy库中的830多个类，轻松选择所需的内容。
在AI中使用Python的好处
Python有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。如果你正在做一个基于AI的项目，那Python库可以满足你所有的需求。作为一名新开发人员，学习Python会更为合适，因为它与大多数编程语言相比，学习曲线更为简单，学起来更容易。它有一个强大的机器学习框架PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，开发员可以随时提出问题并得到相关解答。2) R语言R语言是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R编程语言可以帮助我们生成交互式图形和其他高级的可视化图形。它可以处理所有类型的数据分析，从简单的线性回归到复杂的3D模拟。而且任何人都可以使用R语言。
作为一种编程语言，R语言的使用范围很广，从统计计算到机器学习技术。R语言面向对象编程，具有高度可扩展性、可以不间断地进行高效能计算，同时它功能全面，拥有庞大的用户群，被广泛用于预测。
在AI中使用R语言的好处
R语言在处理大量数据时表现的计算能力极为强大。R语言应用数学函数的能力也使它在创建具有复杂决策过程的程序时更受欢迎。R语言作为一种开源工具，在为我们提供同等功能的同时还不收取任何费用。R语言擅长在大数据集中寻找新模式。重大风险公司需要分析客户信息并将这些信息用于商业营销和运营中，R语言的这一特征尤其受到风险公司的欢迎。3)JavaJava被评为当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以让我们毫不费力地快速完成任务；在Java中很容易使用线程和多线程功能，因为它内置了对并发的支持。
许多编程语言（例如RubyonRails、Python和Node.js）都能与Java结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。
在AI中使用Java的好处
Java编程语言有几个特点，使其特别适合开发AI程序。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。Java可读性高，当开发人员经常与许多其他团队成员在不同时区以不同速度一起完成一个大型项目时，这一特征变得极为重要。它是一种5级编程语言，可确保程序员得到多种好处。由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从零开始编写代码(而不是预先制作好的库)的编译时间比Java代码要长。4)LISPLISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这也意味着LISP中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做特定的事。一开始听起来可能有点复杂，但是你可以编写一个函数来做任何你想做的事情，所以了解并构建LISP语法比从头开始学习一门全新的语言更简单。
因此，如果你有任何一种编程经验，即便是是Python或C++，那么学习LISP对你来说都不费吹灰之力。
在AI中使用LISP的好处
几乎所有主要的深度学习框架的核心操作都依赖于LISP，在选择库或工具时这为我们提供了很大的灵活性。代码快速执行，无需考虑环境细节。它非常适合抽象操作：使用更简单的模型来解释更深层次的模型，因此程序员无需了解单个组件的工作原理。如果基于初始模型的预测结果是错误的，使用LISP可以在后面帮我们节省时间，因此重写模型会变得相对简单，也不会过多影响工作进展。5)PrologProlog是一种声明式编程语言，我们可以在其中描述要实现的目标而不用写出具体的实现方法。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如迪丽热巴长得很漂亮或张怡宁打乒乓球天下无敌。
规则描述如何从现有事实推断出新事实，例如，如果说一个人有很多孩子，那么推断出的新事实将是这个人至少有2个孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员将更少的时间花在算法上，而将更多的时间花在思考目标上。
在AI中使用Prolog的好处
Prolog可以快速处理大量数据。Prolog的语句享有盛誉，使用它的人通常比普通程序员更聪明。Prolog有助于提高这些项目的速度和准确性。如果你希望自己的程序随着时间的推移变得有感知力（就像天网一样），那么Prolog可能正是你要找的！因为它能够修改你的程序从而显著提高程序的能力。6)C++C++是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言，由贝尔实验室的BjarneStroustrup所领导的计算机科学家团队开发。它可以在Windows、Linux、MacOSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。
C++能够帮助我们创建许多其他软件程序，包括那些设计用于人工智能技术的软件程序。但是，由于其复杂性和缓慢的开发速度，它不适用于GUI（图形用户界面）设计或快速原型设计等任务。
在AI中使用C++的好处
C++有助于机器学习的原型设计和生产，因为它能够帮我们轻松快速地将复杂的模型加载到内存中。它还可以让我们快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载时间或牺牲处理能力。在开发需要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，C++是最佳选择之一。如果我们需要用到某种算法或者我们使用的应用程序需要尚未内置在语言中的功能，而其他人可能已经编写了我们需要的东西，大多数情况下，这些模块都是开源的，也就是说我们可以直接使用或修改别人写好的东西。7)HaskellHaskell是一种纯粹基于函数的语言，这也就导致Haskell的所有表达式都只产生一个值。由于没有变量，Haskell极度依赖递归来创建代码，但是也有一些可变类型，特别是列表和数组。
有一些复杂算法需要多步操作才能达到最终想要的结果，在这种情况下，Haskell就成为一个理想的选项。而它更为吸引人的一个特征是它的类型系统，Haskell没有空值，你不能在变量中存储任何东西，也不能传递任何参数。
在AI中使用Haskell的好处
Haskell包含一个健全的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。虽然其他语言不容易帮我们写出简洁的代码，但Haskell却可以做到。因此，对于涉及大量数据的项目来说，使用Haskell是个不错的选择。Haskell的简洁性还有助于我们同时处理多个项目。使用Haskell的一个明显优势是它的速度。用Haskell编写的程序通常比用其他编程语言编写的程序运行得更快，因为它非常简单。8）JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，它可以帮助我们构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。凭借其灵活性和强大的开发人员社区，JavaScript已迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。
自1995年JavaScript创建以来，我们已经用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和艺术生成程序。虽然企业会逐渐淘汰一些过时的系统，JavaScript仍将是任何想要深入人工智能领域的开发人员所必备的基本技能。
在AI中使用JavaScript的好处
JS的高度灵活性使其可以与开发人员正在使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。JS不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统都可以在类似的架构上运行。JS可以广泛应用于任何领域。JS基于网络或浏览器，编码相对来说属于轻量级的，没有太多的技术要求。9)JuliaAI是一个热门的研究领域，而Julia在这一领域中占有有利位置。JeffBezanson,StefanKarpinski,ViralB.Shah和他们的团队基于数值性能从无到有构建了这门语言。Julia几乎可以在任何操作系统上运行，此外，它使用了许多我们已经掌握的通用编码概念，如循环和条件语句，所以学起来也很容易。
Julia的开发环境目前并不理想（需要做一些开发工具的工作），但随着时间的推移，越来越多的人围绕编程语言构建工具，Julia的开发环境会变得更好。
在AI中使用Julia的好处
它是一种专为科学计算而设计的高级、高性能的编程语言。Julia的语句美观简洁，这样，你可以专注于解决问题本身而不是编写新代码。使用Julia，你可以在节省时间的同时生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。Julia一个最大的优势是它是开源、免费的，这意味着任何人都可以访问其代码。总结
综上所述，我们可以使用多种编程语言来开发人工智能。没有一种语言是十全十美的，有的专注于开发速度，有的具备概率模型的天然优势，而另外一些则能与现有软件无缝衔接。究竟使用哪种编程语言，最终还是要看我们的实际需求。文章最后为大家分享一份2021年常用编程语言极其占比信息。
2021年常用编程语言极其占比表